Séance de cours

Génération de nombres aléatoires

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Dans cours

COM-622: Topics in information-theoretic cryptography

Information-theoretic methods and their application to secrecy & privacy. Perfect information-theoretic secrecy. Randomness extraction & privacy amplification. Secret key generation from common randomness. Measures of information leakage incl. differential ...

Description

Cette séance de cours couvre le problème de communication secrète, la cryptanalyse et la génération de nombres aléatoires en utilisant des méthodes physiques et des processus arithmétiques. Il explore les défis de la production de chiffres aléatoires et de nombres réels, soulignant l'importance du hasard dans le calcul à grande vitesse. La discussion comprend des idées de John von Neumann sur les limites des méthodes arithmétiques pour générer des nombres aléatoires et la préférence pour les mécanismes physiques. La séance de cours aborde également le problème de la génération de clés secrètes, en se concentrant sur l'extraction aléatoire et l'accord de clés secrètes.

Enseignant·e

Yanina Yurina Shkel

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Serhat Emre Coban, Anuj Kumar Yadav, Cemre Çadir Cours Advanced probability and applications COM-417 Dans ce cours, différents aspects de la théorie des probabilités sont abordés. La première partie est dévolue à ses principaux théorèmes (loi des grands nombres, théorème central limite), tandis que la seconde partie porte sur la théorie des martingales et inégalités de concentration. Signal processing COM-202 Théorie et appli.du t

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Concepts associés (14)

Générateur de nombres aléatoires

Un générateur de nombres aléatoires, random number generator (RNG) en anglais, est un dispositif capable de produire une suite de nombres pour lesquels il n'existe aucun lien calculable entre un nombre et ses prédécesseurs, de façon que cette séquence puisse être appelée « suite de nombres aléatoires ». Par extension, on utilise ce terme pour désigner des générateurs de nombres pseudo aléatoires, pour lesquels ce lien calculable existe, mais ne peut pas « facilement » être déduit.

Générateur de nombres pseudo-aléatoires

Un générateur de nombres pseudo-aléatoires, pseudorandom number generator (PRNG) en anglais, est un algorithme qui génère une séquence de nombres présentant certaines propriétés du hasard. Par exemple, les nombres sont supposés être suffisamment indépendants les uns des autres, et il est potentiellement difficile de repérer des groupes de nombres qui suivent une certaine règle (comportements de groupe). Un algorithme déterministe génère des suites de nombres qui ne peuvent pas satisfaire complètement les critères mathématiques qualifiant les suites aléatoires.

Générateur de nombres aléatoires matériel

En informatique, un générateur de nombres aléatoires matériel (aussi appelé générateur de nombres aléatoires physique ; en anglais, hardware random number generator ou true random number generator) est un appareil qui génère des nombres aléatoires à partir d'un phénomène physique, plutôt qu'au moyen d'un programme informatique. De tels appareils sont souvent basés sur des phénomènes microscopiques qui génèrent de faibles signaux de bruit statistiquement aléatoires, tels que le bruit thermique ou l'effet photoélectrique.

Cryptanalyse

La cryptanalyse est la technique qui consiste à déduire un texte en clair d’un texte chiffré sans posséder la clé de chiffrement. Le processus par lequel on tente de comprendre un message en particulier est appelé une attaque. Une attaque est généralement caractérisée selon les données qu'elle nécessite : attaque sur texte chiffré seul (ciphertext-only en anglais) : le cryptanalyste possède des exemplaires chiffrés des messages, il peut faire des hypothèses sur les messages originaux qu'il ne possède pas.

Cryptanalyse différentielle

La cryptanalyse différentielle est une méthode générique de cryptanalyse qui peut être appliquée aux algorithmes de chiffrement itératif par blocs, mais également aux algorithmes de chiffrement par flots et aux fonctions de hachage. Dans son sens le plus large, elle consiste en l'étude sur la manière dont les différences entre les données en entrée affectent les différences de leurs sorties.

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Séances de cours associées (64)

Aléatoire distribué : Drand

Explore la distribution aléatoire à l'aide de Drand, couvrant les outils cryptographiques, l'échange de clés, la cryptographie des courbes elliptiques et les applications pratiques dans les systèmes blockchain.

Sécurité sémantique: Chiffres de flux

Explore la sécurité sémantique dans les chiffrements de flux, en mettant l'accent sur les générateurs de nombres pseudo-randomes et les limitations informatiques dans la cryptographie.

Cryptographie asymétrique: RSA, Courbes elliptiques, treillis

Explore RSA, courbes elliptiques et cryptographie en treillis pour une communication sécurisée.

Régime d'engagement et PRNG

Explore le schéma d'engagement, la fonction de dérivation des clés et le générateur pseudo-aléatoire dans les protocoles cryptographiques, en soulignant leur rôle dans la garantie de l'intégrité et de l'authentification des données.

Cryptanalyse : Clé publique

Explore la cryptanalyse dans la cryptographie à clé publique, couvrant les attaques, les algorithmes et les modèles de sécurité.

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Générateur de nombres pseudo-aléatoires

Générateur de nombres aléatoires matériel

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